汽車的黑匣子是用來記錄傳感器數據的，這些數據用于重現并確定事故的根本原因。L3 至 L5 級別的自動駕駛汽車對黑匣子記錄功能的要求越來越高，而相關監管部門正在制定這類要求，不同國家的要求往往也各不相同。例如，美國機動車輛管理部（Department of Motor Vehicles，DMV）要求自動駕駛汽車至少保存碰撞事故發生前最后 30 秒的傳感器數據。

除了法律要求的所有其他機制之外，自動駕駛汽車還有一種單獨的機制：汽車在自動駕駛模式下，與另一輛車、物體或者自然人發生碰撞之前，必須采集并存儲至少 30 秒的自主技術傳感器數據。該機制應采集自主技術傳感器數據并以只讀格式進行存儲，數據一直保存不變，直至外部設備下載并存儲數據，利用這種機制提取出了數據。如果發生了碰撞，自碰撞之日起，數據應保存三年。

圖1：黑匣子記錄器中的數據處理結構圖

圖 1 顯示了黑匣子記錄器的結構圖，其輸入是匯集了來自多個傳感器的連續數據流。出于成本和安全方面的考慮，有些系統首先對數據進行壓縮，然后再加密。傳感器數據帶寬主要是被圖像傳感器占用的。一輛自動駕駛汽車會包含多達 12 個圖像傳感器，其中遠程攝像頭的分辨率高達 800 萬像素，每秒 60 幀。生成的數據流能夠達到 20GB/秒。

對于成本敏感的應用，H.265 壓縮技術能夠將最終比特數減少 50%，從而降低了整體存儲需求。H.265/HVEC 是一種有損壓縮算法，它去掉了人類視覺系統不太敏感的部分數據。然而，一些人工智能（AI）算法可能對這種數據失真很敏感，當算法根據記錄再現事故的根本原因時，這種壓縮技術可能會導致 AI 算法運行產生失真。因此，一些系統，特別是機器人出租車中使用的系統，傾向于避免使用數據壓縮技術，或者使用非常低的壓縮比。消費類汽車往往對壓縮的使用較為寬容，特別是較低級別的自動駕駛。

為記錄事故發生前一段時間（例如，事故發生前最后 30 秒）的數據，使用了循環緩沖區。循環緩沖區是可以基于 DRAM 或者閃存的內存，要有足夠的容量才能滿足一定長度緩沖區的存儲要求。例如，為了采集事故發生前 30 秒的數據，假設 1GB/秒的未壓縮傳感器數據速率，那么，循環緩沖區的存儲容量應為 30GB。

通常，人們采用閃存來實現循環緩沖區，因為它被設計成在斷電時不會丟失數據，而 DRAM 則需要備用電源才能保證在主電池斷開連接時收集的數據不會丟失。與閃存技術相關的難點是整體耐久性。舉一個極端的例子，一輛機器人出租車 24 小時工作并持續近 5 年，將導致連續運行近 4.5 萬小時。假設 1GB/秒持續傳感器數據流的極端情況下，那么所要求的耐久性將在 150PB 范圍內。以目前的閃存技術而言，要實現這一級別的耐久性確實是很大的挑戰，甚至是有些不切實際。

圖 1 中循環緩沖區后面的 NVM 存儲器，則為與事故或者潛在事故相關的 30 秒數據快照提供了長期存儲位置。該系統依靠加速度計（G 傳感器）和 AI 傳感器的分析結果來確定什么時候會發生事故或者有可能發生事故。當循環緩沖區中的數據應被寫入這一長期 NVM 存儲器時，這些傳感器會進行標記。這種長期存儲器件通常基于閃存，而且與循環緩沖區不同，它的耐久性要求要低得多。

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